impacto de la apertura comercial del perÚ sobre la...
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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de Economía y Negocios Internacionales
IMPACTO DE LA APERTURA COMERCIAL DEL PERÚ SOBRE LA POBREZA DURANTE EL PERÍODO 2005 –
2018
Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico de
Bachiller en Economía y Negocios Internacionales
CARLOS ALEXANDER MORÓN DIAZ
Lima- Perú
2019
“Impacto de la Apertura Comercial del Perú sobre la Pobreza durante el
período 2005 – 2018”
Fecha de Aprobación: Lunes 02 de diciembre del 2019.
Miembros del Comité Evaluador:
Dr. Larios Meoño, Fernando
Dr. Mougenot, Benoit
Dr. Bazán Navarro, Ciro
Contenido
Introducción ............................................................................................................................... 3
Planteamiento del Problema ....................................................................................................... 4
Formulación del Problema ......................................................................................................... 6
Problema General ................................................................................................................... 6
Problemas específicos ............................................................................................................ 6
Justificación del Problema .......................................................................................................... 6
Marco Referencial ...................................................................................................................... 7
Antecedentes .......................................................................................................................... 7
Marco Teórico ................................................................................................................................ 10
Medición de pobreza subjetiva ......................................................................................... 11
Medición de pobreza objetiva .......................................................................................... 11
Modelos y Teoremas de la Economía Internacional ............................................................ 12
Teoría Ricardiana ............................................................................................................. 12
Relevancia de la Apertura Comercial en la Economía ......................................................... 13
Apertura Comercial y Crecimiento Económico ............................................................... 13
Crecimiento Económico y Pobreza .................................................................................. 15
Objetivos .................................................................................................................................. 19
Objetivo General .................................................................................................................. 19
Objetivos Específicos ........................................................................................................... 19
Hipótesis ................................................................................................................................... 19
Hipótesis General ................................................................................................................. 19
Hipótesis específicas ............................................................................................................ 20
Método ..................................................................................................................................... 20
Tipo de investigación ........................................................................................................... 20
Diseño de Investigación ....................................................................................................... 21
Variables .............................................................................................................................. 21
Variable dependiente ........................................................................................................ 21
Variables independientes ................................................................................................. 22
Muestra ................................................................................................................................. 22
Instrumentos de Investigación .............................................................................................. 23
Estadística ............................................................................................................................ 23
Plan de Análisis .................................................................................................................... 23
Modelo de regresión lineal ............................................................................................... 24
Resultados ................................................................................................................................ 25
Estadísticos Descriptivos ..................................................................................................... 26
Gráficos de las series ............................................................................................................ 27
Índice de apertura comercial ............................................................................................ 27
Logarítmo natural de la inversión extranjera directa ....................................................... 27
Logarítmo natural de pobreza .......................................................................................... 28
Logarítmo natural de transferencias corrientes ................................................................ 28
Estadístico de Tendencia Central ......................................................................................... 29
Test de Phillips - Perron ....................................................................................................... 30
Estimación del Modelo ......................................................................................................... 30
Correlograma.................................................................................................................... 31
Test de Multiplicador de Lagrange .................................................................................. 34
Test de Arch ..................................................................................................................... 35
Test de Multicolinealidad ................................................................................................. 36
Test de Ramsey ................................................................................................................ 36
Test de Normalidad .......................................................................................................... 37
Orden de Cointegración ....................................................................................................... 37
Test de Causalidad de Granger ............................................................................................ 38
Discusión .................................................................................................................................. 39
Conclusiones ............................................................................................................................ 41
Recomendaciones ..................................................................................................................... 42
Bibliografía .............................................................................................................................. 44
Anexos ..................................................................................................................................... 48
Anexo 1 ................................................................................................................................ 48
Estadísticos descriptivos .................................................................................................. 48
Anexo 2 ................................................................................................................................ 49
Test Phillips - Perron – Log Pobreza ............................................................................... 49
Anexo 3 ................................................................................................................................ 50
Test Phillips – Perrón– Apertura Comercial .................................................................... 50
Anexo 4 ................................................................................................................................ 51
Test Phillips - Perrón – LnIED ........................................................................................ 51
Anexo 5 ................................................................................................................................ 52
Test Phillips – Perrón – Log Transferencias Corrientes .................................................. 52
Anexo 6: ............................................................................................................................... 53
Estimación del modelo .......................................................................................................... 53
Anexo 7 ................................................................................................................................ 54
Test de ARCH con 1 rezago ............................................................................................. 54
Anexo 8 ................................................................................................................................ 55
Test de ARCH com 2 rezagos .......................................................................................... 55
Anexo 9 ................................................................................................................................ 56
Test de multiplicador de Lagrange (Rezago óptimo: 1) .................................................. 56
Anexo 10 .............................................................................................................................. 57
Variance inflation factors ................................................................................................. 57
Anexo 11 .............................................................................................................................. 58
Test de Ramsey ................................................................................................................ 58
Anexo 12 .............................................................................................................................. 59
Test de normalidad ........................................................................................................... 59
Anexo 13 .............................................................................................................................. 60
Causalidad de Granger ..................................................................................................... 60
1
Impacto de la Apertura Comercial del Perú sobre la Pobreza durante el período 2005 –
2018
Carlos Alexander Morón Díaz
Resumen:
La presente propuesta de investigación tiene como principal objetivo analizar el impacto de la
apertura comercial en los niveles de pobreza en el Perú mediante la evaluación histórica de
variables como el volumen de exportaciones e importaciones respecto del PBI nacional versus las
proporciones de pobreza monetaria. Asimismo, el proyecto considera la evolución de las políticas
de liberalización económica mediante la inserción de variables influyentes en dicho aspecto como
la inversión extranjera directa y las transferencias corriente. Los resultados muestran una relación
positiva entre la inversión extranjera directa y las transferencias corrientes sobre la lucha contra la
pobreza, sin embargo, el índice de apertura comercial no mostró el mismo impacto.
Palabras Clave: Apertura comercial, exportaciones, pobreza monetaria, liberalización
económica, inversión extranjera directa, transferencias corrientes.
2
Abstract:
The current proposal of investigation has as principal aim to analyze the impact of the trade
openness in the levels of poverty in Peru by means of the historical evaluation of variables as the
volume of exports and imports regarding the national GDP versus the level of monetary poverty.
Likewise, the project considers the evolution of the policies of economic liberalization by means
of the insertion of influential variables in this aspect as the foreign direct investment and current
transfers. The results show a positive relation between the foreign direct investment and current
transfers on the fight against the poverty, nevertheless, the index of trade openness did not show
the same impact.
Keywords: Trade openness, exports, monetary poverty, economic liberalization, foreign direct
investment, current transfers.
3
Introducción
La década de los 80 en el Perú es tal vez uno de los períodos más dolorosos tanto económica
como socialmente para el país. El terrorismo impulsado por Sendero Luminoso y su líder Abimael
Guzmán sumada a la hiperinflación que dejó el primer gobierno de Alan García llevaron al Perú a
una profunda crisis y a niveles de pobreza preocupantes en comparación con las principales
economías latinoamericanas.
Es a partir de la década de los 90 que el Perú, ya librado de la hiperinflación y ganándole la
batalla al terrorismo, que se inicia un proceso de reformas estructurales que dan lugar a una política
de liberalización de la economía y se empiezan a estrechar lazos con países más allá de los
fronterizos o de la Comunidad Andina.
Dichos cambios significaron un aumento notable del nivel de exportaciones e importaciones,
los cuales han acercado al país cada vez más hacia la tendencia de la globalización. No obstante,
la presente investigación trata de evaluar el impacto social que este aumento de relaciones
comerciales con otros países, debido a la mencionada liberalización, ha tenido en el país y si tales
mejoras solo han contribuido a la reducción de la pobreza.
En ese sentido, el presente proyecto comenzará analizando las principales teorías que
mencionan las bondades y perjurios que la liberalización económica trae para los indicadores
sociales y cómo ello ha evolucionado con el pasar de los años. Paralelamente, se evaluará el grado
de apertura comercial del país mediante el Coeficiente de Apertura Económica, que evalúa la
proporción que representan las exportaciones y las importaciones sobre el PBI nacional.
Las fuentes utilizadas para la recopilación de la información serán esencialmente la base de
datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) e investigaciones realizadas por el
Banco Central de Reserva del Perú, entre otras publicaciones. De esta manera, se propondrá un
4
modelo econométrico en busca de encontrar el grado de relación entre las variables, así como
definir y predecir su comportamiento.
Planteamiento del Problema
Según MINCETUR (2018), a partir de los 90, con la entrada en vigor de las nuevas reformas
estructurales se han firmado más de 20 Tratados de Libre Comercio con diferentes países alrededor
del mundo, dando de esta manera acceso a las empresas peruanas a mercados internacionales de
mayor envergadura y mejorando el nivel de las exportaciones peruanas de manera rápida y
continua. Mediante estas políticas se ha logrado dar mayores oportunidades a empresarios
nacionales y elevado sus posibilidades de crecimiento. Es en este contexto de liberalización
económica que, durante el gobierno de Alberto Fujimori, el país logra cierta estabilización de sus
indicadores macroeconómicos y la captación de mayor inversión extranjera, entorno que
contribuyó a la creación de más puestos de trabajo con miras a reducir la pobreza.
Sin embargo, de acuerdo con el Instituto Peruano de Economía (2016), es necesario que estas
políticas de apertura vayan acompañadas de una serie de reformas que aumenten la competitividad
del país y desarrollen incentivos de mejora a fin de lograr un impacto provechoso en cuanto a la
reducción de los niveles de pobreza y desigualdad.
Es por ello que la constante apertura de la economía peruana contrasta en la actualidad con
índices de pobreza y pobreza extrema que, si bien se han reducido, aún permanecen elevados.
Según el Plan Bicentenario establecido en el año 2011, manteniendo las políticas de apertura
económica y el fomento a la entrada de mayor capital extranjero, además, teniendo en agenda 6
acuerdos comerciales por entrar en vigencia y otros 5 en negociación, el nivel objetivo de pobreza
para el año 2021 era de menos del 10%; meta que fue modificada con la entrada del ex presidente
5
Tasa de Pobreza en el Perú 2004 - 2018
70.00%
60.00%
50.00%
40.00%
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Pedro Pablo Kuczynski quien la situó en 15% para el mismo año. Sin embargo, para el 2018 y
faltando solo 3 años para el cumplimiento del objetivo esta meta aún parece lejana de lograrse
pues, tal como se muestra en la figura 1, actualmente el nivel de pobreza nacional en el Perú se
encuentra en 20,5% habiendo incluso aumentado entre el 2016 y 2017 a la vez que el país continúa
abriendo su economía con el resto del mundo.
Figura 1. Evolución de la incidencia de pobreza y pobreza extrema. Fuente: Instituto Nacional de Estadística e
Informática. (2018). Series nacionales: Pobreza Monetaria.
En ese sentido, la investigación presentada se orienta a determinar la existencia de una relación
de causalidad entre las variables de apertura comercial (medidas en este caso por el nivel de
exportaciones y captación de inversión extranjera) sobre los niveles de pobreza y si dicha política
de liberalización económica contribuye a la reducción de la misma.
6
Formulación del Problema
Problema General
¿De qué manera la liberalización de la economía peruana influye sobre los niveles de
pobreza?
Problemas específicos
¿Existe relación entre el índice de apertura comercial y los niveles de pobreza en el
Perú?
¿Cuál es el vínculo de la entrada de capitales extranjeros a la economía sobre la pobreza
nacional?
¿Existe un nexo entre las transferencias corrientes y la reducción de la pobreza
monetaria?
Justificación del Problema
La presente investigación tiene como primordial objetivo analizar el impacto de la apertura
comercial del Perú sobre los índices de pobreza durante los años 2005 y 2018. Asimismo, busca
conocer si mayores índices de apertura comercial son adecuados para combatir la pobreza y si esto
por el contrario no resulta contraproducente para los indicadores sociales del país.
Dichos objetivos son relevantes puesto que según registros del Instituto Nacional de Estadística
e informática (2018) dan cuenta que la pobreza en el país data del 20,5%; es decir más de un quinto
de la población total del Perú vive por debajo de la línea de pobreza general y su gasto per cápita
mensual no logra superar el valor de la canasta básica de consumo. Esto supone una menor calidad
de vida en relación al estrato no pobre de la sociedad haciendo de este grupo humano un colectivo
7
más vulnerable a enfermedades por sus condiciones de vida, desastres naturales por la precariedad
de sus viviendas, entre otros factores de riesgo.
Por otro lado, es importante diseñar políticas que logren cada vez una mejor equidad en la
distribución del ingreso, puesto que la exposición de grandes brechas entre los estratos más ricos
y más pobres expone a la sociedad a la creación de conflictos sociales, políticos e incluso desatar
guerras civiles completamente evitables.
Durante mucho tiempo el Perú ha ido abriendo sus fronteras hacia una integración comercial
cada vez más fuerte con el exterior, sin embargo, los resultados económicos y sociales de dicha
política son difíciles de percibir. Es por ello que esta investigación busca determinar si estas
medidas tienen relación con la mejora en algunos indicadores sociales, fundamentalmente la
pobreza., mediante el uso de series de tiempo de carácter económico.
Por todo lo expuesto, el presente trabajo de investigación va dirigido a todas aquellas entidades
involucradas en el desarrollo de dichas políticas, así como a otros investigadores para quienes sean
útiles los datos y conclusiones obtenidas en las presentes páginas.
Marco Referencial
Antecedentes
En el estudio realizado por López de Castilla, M. (2017) en “Intercambio Comercial del Perú
antes y después de los Acuerdos de Libres Comercio”, se evaluaron los cambios que la adopción
de la estrategia de apertura comercial, que el Perú adoptó a partir de los años noventa en adelante,
ocasionó en la economía peruana. La investigación se llevó a cabo mediante el análisis de
estadísticos e indicadores macroeconómicos y los resultados demostraron un impacto positivo y
una fuerte relación entre dicha estrategia y el crecimiento económico del país.
8
No obstante, de acuerdo con Segura, A. y García J. (2006) en “Perú: Análisis del Impacto de la
Apertura Comercial sobre la Pobreza y la Desigualdad”, mediante el método de microsimulaciones
de Paes de Barros aplicada a las variables de pobreza entre los años 1994 y 2000, se señala que a
pesar de los beneficios que el país obtuvo con la apertura comercial, no se logran resultados reales
en la magnitud esperada pues la pobreza reacciona poco frente al incremento de la apertura
comercial y la desigualdad se agrava puesto que existen efectos diferenciados entre sectores
transables y no transables.
En esa misma línea, un estudio realizado por Madueña, A. (2017) en “Efecto de la Apertura
Comercial en el Crecimiento Económico. La Estructura Productiva, el Empleo, la Desigualdad y
la Pobreza en el Ecuador (1960-2015)” mediante análisis de series de tiempo, concluye que la
apertura comercial no trajo consigo una mejora sustancial de los indicadores de calidad de vida
durante el período de auge comercial; por el contrario, se logró reducir la pobreza durante los
últimos periodos de tiempo que denotan menor intensidad en el comercio.
Por otro lado, en base al estudio realizado por Vos, R., Ganuza, R., Morley, S., Robinson, S. y
Pineiro, V. (2006) en “Are Export Promotion and Trade Liberalization good for Latin America’s
Poor? A Comparative Macro-Micro CGE Analysis”, se estudió mediante el método equilibrio
general computable (CGE por sus siglas en ingles) el impacto de la liberalización del comercio en
la pobreza en países latinoamericanos, teniendo como resultado que si bien la apertura comercial
ha tenido incidencias en el agravamiento de la desigualdad laboral (especialmente entre
trabajadores más y menos educados) estos no se traducen en necesariamente en mayor desigualdad
en ingresos familiares per cápita pues sus efectos se contrarrestan con el incremento de empleo
generado a partir de dicha liberalización.
9
Asimismo, con Durán, J., LaFleur, M. y Pellandra, A. (2011) en “Trade, poverty and
complementary policies in Latin America”, las investigaciones, realizada con indicadores entre
1980 y 2010, sugieren que en el largo plazo la relación entre comercio internacional y pobreza en
la mayoría de casos cuenta con resultados positivos, mientras que en el corto plazo los
rendimientos de las políticas comerciales dependen de diferentes factores dependiendo el contexto
en el que se analicen. Además, los riesgos de pertenecer a un mundo cada vez más globalizado dan
cuenta de la necesidad de la aplicación de políticas que contrarresten dichos peligros puesto que
la experiencia del 2009 ha mostrado que los más vulnerables frente a crisis internacionales son los
más pobres pasando del 33% la población latinoamericana en 2008 a 33.1% en 2009, lo cual
significó que alrededor de 3 millones de personas más deban vivir bajo la línea de pobreza (ELAC,
2010)
De una manera más general, de acuerdo con Guadagni, A. y Kaufmann, (2004) en “Comercio
Internacional Y Pobreza Mundial”, se analizó una de las formas que, según los autores, resultan
más efectivas para la reducción de pobreza: La liberalización comercial. A través del análisis de
las proyecciones que conllevarían una erradicación del proteccionismo principalmente en la
agricultura, se llegó a la conclusión que el continuar con modelos económicos proteccionistas solo
incrementa la inestabilidad social, fomentando la inmigración ilegal hacia países más ricos en lugar
de incentivar la creación del empleo en los países menos desarrollados.
En cuanto al estudio de las transferencias corrientes sobre la pobreza, en una investigación
realizada por Cespedes, N. (2011) en “Remesas, Desarrollo Económico y Bienestar en el Perú”, se
evaluó el impacto de las remesas en tres aspectos del desarrollo económico: el crecimiento
económico, la pobreza y las horas trabajadas, concluyendo que dicho variable contribuye de
manera marginal a la reducción de pobreza.
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Marco Teórico
Para el desarrollo del presente proyecto de investigación, es importante primero definir, explicar
y delimitar las variables a usar:
El nivel de apertura comercial de un país se entiende por el grado de interrelación que una
economía tiene con el resto del mundo. Para medir dicho comportamiento, y para fines prácticos,
esta investigación trabajará con el Coeficiente de Apertura Comercial el cual está expresado en
porcentaje y se denota de la siguiente manera:
𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 𝐶𝑜𝑚𝑒𝑟𝑐𝑖𝑎𝑙 = (𝑋 + 𝑀)/𝑃𝐵𝐼 × 100
Donde:
X: Nivel de exportaciones
M: Nivel de importaciones
PBI: Valor de los bienes producidos de un país durante un período dado
En caso la proporción resultante de efectuar dicha operación sea 0 nos encontraremos en una
economía cerrada la cual no importa ni exporta ninguno de sus bienes producidos y consumidos.
De manera análoga, de producirse un resultado de 100% entonces dicho país se encontraría
totalmente abierto al mundo importando la totalidad de sus bienes consumidos y exportando todo
el valor de sus bienes producidos.
La medición de este índice para el Perú es útil para conocer el grado de interrelación económica
que tiene el país con el resto de las economías mundiales y a partir de ello evaluar su impacto tanto
a nivel económico como social.
11
No obstante, además del coeficiente de apertura comercial expuesto líneas arriba, también se
considerará el nivel de Inversión Extranjera Directa como factor consecuente de la apertura de la
economía pues, contrariamente a las medidas proteccionistas, este es un indicador que se estimula
y promueve dentro de la adopción de una economía más abierta. Además, la relevancia de
considerar este indicador radica en su potencial para la creación de empleo, factor que es
fundamental en la lucha contra la pobreza.
Por otro lado, en cuanto al indicador social a ser analizado, de acuerdo con el Instituto Nacional
de Estadística e Informática del Perú (2018), existen diversas maneras de medir la pobreza, tanto
de manera objetiva como subjetiva.
Medición de pobreza subjetiva
Se refiere de manera sintética a una autopercepción de los hogares sobre sus propios niveles
vida, a partir de los cuales se obtiene un índice de pobreza.
Medición de pobreza objetiva
No monetaria. Contempla indicadores más allá de los económicos para su medición. Por
ejemplo:
Necesidades Básicas Insatisfechas
Desnutrición Crónica
Índice de Desarrollo Humano
Índice de Oportunidades
Monetaria. Se establece una línea de pobreza, la cual define el límite entre pobres y no pobres,
debajo de la cual una persona no logra cubrir el valor de la canasta básica de consumo.
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∑ 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑠 𝑞𝑢𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒𝑛 𝑢𝑛 𝑔𝑎𝑠𝑡𝑜 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑜𝑟
𝑑𝑒𝑏𝑎𝑗𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑐𝑎𝑛𝑎𝑠𝑡𝑎 𝑏á𝑠𝑖𝑐𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑠
∗ 100
Habiendo mencionado todos los puntos con los cuales se puede definir la pobreza, se ha
decidido para fines metodológicos utilizar como referencia de pobreza los valores relacionados a
los monetarios ya que a partir de ellos es posible cuantificar de manera más precisa los efectos que
las políticas económicas tienen sobre la población.
Modelos y Teoremas de la Economía Internacional
Para cumplir con el objetivo de la investigación es necesario encontrar canales que vinculen o
conecten la apertura comercial con las personas en situación de pobreza. Para ello se revisará la
teoría Ricardiana y la importancia del comercio internacional para tratar de encontrar nexos entre
ambas partes.
Teoría Ricardiana
De acuerdo con la teoría de David Ricardo (1817) en “On the Principles of Political Economy
and Taxation”, los países que realizan comercio internacional se especializan de acuerdo a sus
ventajas comparativas en la producción de ciertos productos es decir en función de los precios
relativos de los productos en cuestión.
𝑃1/𝑃2 > 𝑎1/𝑎2
Donde:
P1: Precio del bien 1
P2: Precio del bien 2
13
a1: Requerimiento de trabajo por unidad de producción del bien 1
a2: Requerimiento de trabajo por unidad de producción del bien 2
Aunque el modelo es una representación muy simplificada de la realidad pues supone al trabajo
como único factor de producción, ésta aún es comparable en cierta medida con lo que sucede en
la actualidad ya que ayuda a comprender mejor el porqué de la apertura comercial de los países.
Hoy en día, los países latinoamericanos en su mayoría son exportadores de materias primas y más
concretamente en el caso de Perú, el país ha basado su economía en la exportación de minerales,
aprovechando de esta manera su ventaja comparativa en la explotación de dicho sector y
desentendiéndose de la producción de artículos más elaborados como automóviles o
computadoras, por ejemplo.
Relevancia de la Apertura Comercial en la Economía
Apertura Comercial y Crecimiento Económico
Para cumplir con el propósito de la investigación es necesario encontrar canales que vinculen o
conecten la apertura comercial con las personas en situación de pobreza. Para ello es importante
determinar si la apertura comercial verdaderamente genera un impacto positivo en la economía de
un país. Es siguiendo esa línea que, la evidencia empírica hasta hoy, sugiere una clara relación
entre los países más abiertos y aquellos con mayor crecimiento. Es así, que en un estudio realizado
por Dollar y Collier (2001) se clasificaron a los países más y menos abiertos en dos grupos y se
evaluaron sus niveles de crecimiento promedio obteniendo resultados contundentes a favor de la
teoría planteada los cuales son mostrados en la figura 2.
14
Figura 2. Economías abiertas y nivel de crecimiento. Los números representan el crecimiento promedio del PBI
de las economías entre los años 1990 - 2001. “Las negociaciones comerciales de Colombia; del Area de Libre
Comercio de las Americas (ALCA) a un Tratado de Libre Comercio con Estados Unidos” por Ramirez, J. 2005,
CEPAL.
Desglosando la información del gráfico anterior y haciendo una nueva correlación de tendencias
podemos afirmar que uno de los principales factores influyentes en el crecimiento económico son
las exportaciones, lo cual se pone en evidencia en la figura 3.
Figura 3. Crecimiento del PBI y crecimiento de las exportaciones entre los años 1980 y 2000. Adaptado de “Las
negociaciones comerciales de Colombia; del Area de Libre Comercio de las Americas (ALCA) a un Tratado de
Libre Comercio con Estados Unidos” por Ramirez, J. 2005, CEPAL.
15
En dicha figura se puede observar de manera muy notoria, como a medida que el crecimiento
de las exportaciones se hace cada vez mayor el crecimiento del PBI también se ve afectado
favorablemente. Esto es lógico si nos amparamos en el modelo más conocido de la función de
producción presentado a continuación, en el que ambas variables se encuentran directamente
relacionadas.
𝑌 = 𝐶 + 𝐼 + 𝐺 + 𝑋 − 𝑀
Donde:
Y: Producto Bruto Interno
C: Consumo nacional
I: Nivel de Inversión
G: Gasto de gobierno
X: Exportaciones
M: Importaciones
Crecimiento Económico y Pobreza
Tal como se puede inferir, un mayor crecimiento de la economía puede generar reducciones
importantes de pobreza si se aplican los programas o reformas pertinentes según sea la coyuntura.
En el caso del Perú los buenos resultados macroeconómicos han tenido una tendencia similar a la
tasa de reducción de niveles de pobreza durante los últimos años, la cual se han venido
desacelerando conforme baja el ritmo de crecimiento del PBI.
16
Figura 4. Crecimiento del PBI y tasa de reducción de pobreza en el Perú entre los años 2004 y 2016. Fuente:
BCRP e INEI
Asimismo, si se contrastan los niveles de exportaciones producidos por políticas de mayor
apertura comercial contra la población que vive con menos de un dólar al día y cómo ello ha
evolucionado con el tiempo, los resultados se hacen más evidentes.
Al visualizar los gráficos de los principales países de Asia, China e India, quienes son los
mayores exponentes del crecimiento de comercio en la actualidad, se obtiene una relación negativa
bastante clara expuesta en la figura 5. Es en base a estos acontecimientos empíricos que esta
investigación pretende conocer si estos supuestos teóricos se cumplen en un país como el Perú o
no.
17
Figura 5. Comercio como porcentaje del PBI y Porcentaje de la Población viviendo con menos de 1 dólar diario
en China e India entre los años 1981 y 2001. Adaptado de “Las negociaciones comerciales de Colombia; del Area
de Libre Comercio de las Americas (ALCA) a un Tratado de Libre Comercio con Estados Unidos” por Ramirez, J.
2005, CEPAL.
No obstante, todo este posible impacto positivo que puede traer una mayor apertura comercial
o un mayor crecimiento económico a un país tiene que ser acompañado por instituciones
económicas sólidas que fomenten la participación en la economía de todos sus ciudadanos. Esto,
según Acemoglu y Robinson (2002), solo puede lograrse considerando un sistema político
adecuado pues es el estado quien determina el tipo de políticas económicas a implementar, por lo
que la generación de prosperidad en la sociedad debe también analizarse desde el punto de vista
político.
Por ejemplo, tenemos el caso de Haití y la República Dominicana, quienes a finales de la
segunda guerra mundial los ingresos per cápita de los dos países eran bastante similares, pero luego
de ello ambos tomaron rumbos políticos diferentes adoptando esquemas económicos divergentes.
18
República Dominicana tuvo unos años siguientes de crecimiento económico extractivo1 que años
más tarde pudo transformarse (de manera imperfecta) en instituciones políticas más inclusivas.
Contrariamente, Haiti vivió décadas de inestabilidad política donde el dictador Francois Duvalier
estableció un completo control del país sin ninguna clase de crecimiento económico extractivo, lo
que evidencia la importancia del factor político.
Figura 6. Evolucion del PBI per cápita de Haití y República Dominicana entre los años 1950 y 2009. Adaptado
de “Why is Haití so Poor”, por Acemoglu, D. y Robinson, J., 2012
1 Según Robinson, J. (2014). Es el crecimiento en el que existen elementos de inclusión en las instituciones
económicas pero no en las instituciones políticas.
19
Objetivos
Objetivo General
Medir la influencia de la liberalización económica del Perú sobre los niveles de pobreza
y desigualdad en el Perú
Objetivos Específicos
Calcular la relación entre la apertura comercial y la reducción de pobreza en el país.
Determinar el vínculo entre la entrada de capitales extranjeros a la economía y la
disminución de la pobreza.
Determinar la existencia de una relación entre las transferencias corrientes y la pobreza
monetaria en el Perú.
Hipótesis
En base a las preguntas formuladas en el planteamiento del problema es posible enunciar las
siguientes hipótesis, tanto la general como las específicas:
Hipótesis General:
Dado que el Perú es un país emergente, resulta imprescindible el comercio internacional
para el desarrollo del país, por ello se sostiene que la apertura comercial tiene un impacto
positivo en los niveles de pobreza, mejorando su bienestar y condiciones de vida.
20
Hipótesis específicas:
El incremento del comercio internacional y su traducción en mayores ganancias
tributarias para el Estado hacen suponer una mayor capacidad para el desarrollo de
programas sociales abocados a la reducción de pobreza.
Puesto que la entrada de capitales extranjeros como inversión en su mayoría genera la
creación de más puestos de trabajo para la población local, lo cual se traduce en mejores
niveles de ingresos, se puede inferir que ello tiene un impacto positivo en la lucha contra
la pobreza.
Puesto de que dentro de la balanza de las transferencias corrientes podemos encontrar
partidas como donaciones y remesas del extranjero (en gran parte generada por la
cantidad de personas que migraron debido a la crisis de décadas pasadas), podemos
suponer que la importancia de esta variable radica en el impacto directo que ella tiene
sobre los estratos socioeconómicos más bajos, pues son estas familias las que pueden
resultar más beneficiada con un eventual resultado positivo de las transferencias
corrientes. por ello se afirma que dicha variable si es influyente en el análisis a realizar.
Método
Tipo de investigación
En línea con los objetivos del proyecto, el tipo de investigación utilizada en la realización del
presente trabajo es cuantitativa. Para ello se utilizará un enfoque descriptivo puesto que se trabajará
fundamentalmente mediante la recolección de datos macroeconómicos, donde se buscan
determinar la relación de causalidad entre las variables numéricas como lo son el índice de apertura
21
comercial, el nivel de ingreso de inversión extranjera directa, las transferencias corrientes y la
pobreza.
De manera más específica, el modelo a estimar para realizar el análisis es una ecuación de
regresión lineal donde se utilizarán como fuente de análisis los estadísticos descriptivos como la
varianza o la media para cada una de las variables según sea necesario, a fin de obtener un estudio
más completo del modelo presentado.
Diseño de Investigación
El diseño que ha adoptado la investigación presentada es de enfoque serial, ya que
principalmente se evalúa el comportamiento de series de tiempo y el nivel de causalidad que unas
variables tienen sobre otras. De manera conjunta, como se precisó en el tipo de investigación a
realizar, el presente texto cuenta también con un enfoque estadístico - descriptivo mediante el uso
de regresiones lineales que ayuden a establecer parámetros que contribuyan a consolidar una
relación entre la variable endógena, en este caso pobreza, y sus contrapartes exógenas
(Exportaciones, inversión extranjera directa, PBI y transferencias corrientes).
Variables
Variable dependiente:
Pobreza. Para tomar la variable pobreza, se utilizó la denominación de pobreza monetaria, la
cual es definida como el porcentaje de personas respecto de la población total que se encuentran
por debajo de la línea de pobreza calculada y establecida por el Instituto Nacional de Estadística e
Informática.
22
Variables independientes:
Índice de Apertura Comercial. Como se mencionó anteriormente, en el presente proyecto de
investigación se trabajará con el índice de apertura comercial el cual mide la proporción de
exportaciones e importaciones con respecto al PBI nacional.
Indice de Apertura Comercial = (Exportaciones + Importaciones) / PBI
Inversión Extranjera Directa. Se considera Inversión extranjera directa a la entrada de
capitales al país con el fin de establecer relaciones a largo plazo. Es uno de los factores más
importantes para la generación de empleo y por ende una variable pertinente en el estudio de
pobreza.
Transferencias Corrientes. Según el Banco Central de Reserva del Perú, se registran en esta
partida cualquier donación de bienes y servicios o en efectivo entre un país con el resto del mundo.
No obstante, principalmente se consideran las remesas de dinero realizadas por emigrantes asi
como también los ingresos por Convenios de Cooperación Técnica Internacional.
Muestra
La muestra empleada en el presente análisis comprende datos obtenidos del Banco Central de
Reserva del Perú (BCRP), el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) y el Banco
Mundial evaluando así datos trimestrales de las variables previamente mencionadas, para los años
entre 2005 y 2018, inclusive.
23
Instrumentos de Investigación
La base de datos a utilizar fue recopilada exclusivamente de fuentes secundarias como lo son
el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), el Instituto Nacional de Estadística e Informática
(INEI), el Banco Mundial y del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), tanto de sus bases de
datos como de publicaciones referentes al tema. Además, como marco referencial se consideraron
artículos de revistas indexadas las cuales contienen bases de datos internacionales alusivas al tema
que ayudaron a marcar una pauta dentro de los criterios de selección de una serie en la
investigación realizada.
Estadística
A lo largo del desarrollo del presente trabajo, la estadística juega un rol importante en el análisis
tanto de manera conjunta como individual del modelo planteado. Como se ha mencionado con
anterioridad, se han utilizado los estadísticos descriptivos para cada variable cuantitativa del
modelo a fin de comprender y pronosticar de una forma precisa el comportamiento de estas.
Plan de Análisis
Con el fin de dar solución a las preguntas formuladas en el planteamiento del problema, se
procedió a procesar la data en el programa econométrico Eviews 9, importando la base de datos
de los periodos a analizar. Cabe resaltar que se busca hacer de las variables en cuestión
estacionarias en el tiempo; para lo cual se evaluaron los estadísticos descriptivos de las variables
además del test de Phillips – Perron que denota la existencia o no de raíz unitaria.
24
Asimismo, para evitar una volatilidad mayor que desvirtúe el modelo propuesto se ha
considerado aplicar logaritmos naturales a las variables y de esta manera lograr estabilizar las
varianzas de las series. Una vez realizadas las transformaciones de las variables, se procede a
evaluar el gráfico de cada una y el estadístico de tendencia central. Finalmente, el modelo
formulado queda de la siguiente manera:
Modelo de regresión lineal
Con el afán de cumplir con todo lo propuesto anteriormente explicado, se hace uso de un modelo
de regresión lineal simple, el cual trata de establecer relación entre las variables previamente
definidas, así como determinar su comportamiento, con el fin de validar o no la hipótesis
propuesta:
LnPob = 𝐵0 + 𝐵1Apert + 𝐵2LnIED + 𝐵3LnTransf + e
Donde:
LnPob: Logaritmo natural del nivel de Pobreza Monetaria
Apert: Coeficiente de Apertura Comercial
LnIED: Logaritmo natural de la Inversión Extranjera Directa
LnTransf: Logaritmo natural del nivel de Transferencias Corrientes
e: Nivel de Perturbación Estocástica
25
A continuación, para evaluar la consistencia en la relación entre las variables exógenas y
endógenas se consideró importante estimar el valor del R2 y del R2 ajustado ya que si dichos
valores tienden a 1 el ajuste del modelo resulta mejor.
Asimismo, se incluyó como principal indicador en el siguiente supuesto, el Test de Arch, el
cual evalúa la heterocedastidad del error. De manera intuitiva, se espera que el resultado concluya
en la homocedastidad de los errores.
Seguidamente, se procedió a determinar la autocorrelación de errores en el modelo. En ese
sentido, se utiliza el test de Breusch - Godfrey cuya hipótesis nula establece la no autocorrelación
de los errores, además previamente se evalúa el correlograma de los errores a fin de tener un mejor
panorama sobre cada rezago.
Luego se continuó evaluando la existencia de multicolinealidad mediante el método de VIF
(Variance Inflation Factors) y la linealidad de parámetros mediante la aplicación del test de
Ramsey así como también la normalidad de los errores a través del test de normalidad.
Posteriormente, se aplicará el test de causalidad de Granger, el cual contribuirá a indicar la
existencia de la una relación causa-efecto entre las variables a regresionar, de esta manera se trata
de evaluar si el comportamiento de las variables de manera individual sirven para predecir el
comportamiento de otras. Finalmente se correrá el modelo mediante el método de mínimos
cuadrados ordinarios y se estimará el valor de los parámetros.
Resultados
Del modelo de regresión lineal múltiple propuesto líneas arriba, se obtienen los siguientes
resultados:
26
Estadísticos Descriptivos
Tabla 1.
Estadísticos descriptivos de series de tiempo en su nivel
Estadísticos 𝑳𝒏𝑷𝒐𝒃𝒓𝒆𝒛𝒂 𝑨𝒑𝒆𝒓𝒕𝒕 𝑳𝒏𝑰𝑬𝑫𝒕 𝑳𝒏𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒇𝒕
Media -1.197928 0.423163 7.363421 6.638749
Mediana -1.289209 0.411695 7.421495 6.688278
Desviación
estándar
0.335819
0.044364
0.529691
0.242561
Skewness 0.574467 0.493786 -0.648156 -0.622777
Kurtosis 5.484947 3.059769 3.786858 5.513509
Probability JB 0.064411 0.216561 0.150555 0.063498
Fuente: Elaboración propia
De los estadísticos mostrados en la primera tabla se puede concluir a partir del coeficiente de
asimetría (Skewness) que la mitad de las series presentan una cola hacia la derecha de la media y
la otra mitad hacia la izquierda, puesto que dos de las variables presentan un coeficiente positivo
(LnPobreza y Apert) mientras que los otros dos (LnIED y LnTransf) presentan un coeficiente
negativo. No obstante todos los resultados arrojan un valor que tiende a cero por lo que se puede
sospechar de una distribución normal en las series. Por otro lado, estas tienen una forma
leptocúrtica pues el valor de K (Kurtosis) es mayor a 3 en todos los casos. Por último, no se
muestran problemas de normalidad en ninguna variable ya que la probabilidad del test de
normalidad de Jarque Bera se encuentra por encima de 0.05 para cada muestra.
27
Gráficos de las series
Índice de apertura comercial.
Figura 7. Índice de Apertura Comercial. Fuente: Elaboración propia.
Logarítmo natural de la inversión extranjera directa.
Figura 8. Logarítmo Natural de la Inversión Extranjera Directa. Fuente: Elaboración propia.
28
Logarítmo natural de pobreza
Figura 9. Pobreza. Fuente: Elaboración propia.
Logarítmo natural de transferencias corrientes.
Figura 10. Logarítmo natural de transferencias corrientes. Fuente: Elaboración propia.
29
Estadístico de Tendencia Central
Tabla 2.
Estadístico de tendencia central.
Coeficiente de variabilidad Resultado
0.335819 𝐶𝑉𝑝𝑜𝑏 =
−1.197928 = −0.28033
Al ser menor que 2, su estadístico de
tendencia central se encuentra en la media.
0.044364
𝐶𝑉𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡 = 0.423163
= 0.104839
Al ser menor que 2, su estadístico de
tendencia central se encuentra en la media.
0.529691
𝐶𝑉𝐿𝑛𝐼𝐸𝐷 = 7.363421
= 0.071935
Al ser menor que 2, su estadístico de
tendencia central se encuentra en la media.
0.242561
𝐶𝑉𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠 = 6.638749
= 0.036537
Al ser menor que 2, su estadístico de
tendencia central se encuentra en la media.
Fuente: Elaboración propia.
De acuerdo con los resultados obtenidos, todas las variables observadas muestran a la media
como el estadístico de tendencia central, lo que evidencia una homogeneidad en los valores de las
mismas.
Posteriormente, se procedió a evaluar la estacionariedad de las variables mediante el test de
Phillips - Perron obteniendo los siguientes resultados:
30
Test de Phillips - Perron
Tabla 3.
Test Phillips – Perrón
Serie Variables
Exógenas
Adj.T Statistic
P-Value
Orden De Integración
𝐿𝑛𝑃𝑜𝑏𝑡 Constante -4.042252 0.0025 𝐿𝑛𝑃𝑜𝑏𝑡 − (0)
𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡
Constante y
Tendencia
-3.524749
0.0465
𝐼𝐴𝐶𝑡 − (0)
𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡 Constante -5.685002 0.0000 𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡 − 𝐼(0)
𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡 Constante -3.100819 0.0323 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡 – (0)
Fuente: Elaboración propia.
Tal y como se observa en la tabla 3 la totalidad de las variables (LnPob, Apert, LnIED y
LnTrans) presentan un valor del p_value por debajo de 0.05 lo que indica que no presentan raíz
unitaria, por lo que se concluye que todas son estacionarias de orden cero o en su nivel. Con toda
la información previamente obtenida, se continúa con la estimación del modelo por el método de
MCO:
Estimación del Modelo
Tabla 4.
Modelo de regresión lineal
Variable Coeficiente Error Estándar t-estadístico Probabilidad
C 6.523064 0.496216 13.14562 0.0000
Apert 1.880211 0.368038 5.108747 0.0000
LnIED -0.102343 0.033631 -3.043109 0.0038
LnTrans -1.171074 0.075349 -15.54197 0.0000
31
R2 0.889915 R2 Ajustado 0.883034
Prob(F-estadístico) 0.000000 DurbinWatson 1.100624
Fuente: Elaboración propia
Según los resultados vistos en la tabla 4, se puede notar que todas las variables del modelo son
significativas pues todos los p_value relacionados al estadístico de la prueba son menores a 0.05.
De igual manera sucede si se evalua la significancia global, pues dicha cifra se encuentra por
debajo de 0.05 por lo que se puede considerar la inclusión de estas variables en conjunto.
Por otro lado, el valor del R2 presenta un nivel muy bueno de 0.889915 lo que indica un buen
ajuste del modelo. No obstante, antes de pasar a la interpretación de los coeficientes se examinaron
los siguientes tests:
Correlograma
Debido al valor del Durbin-Wattson obtenido, para tener un mejor panorama sobre la existencia
de autocorrelacion en el modelo, se procedió a visualizar el correlograma de los residuos
obteniendo los siguientes resultados:
32
Figura 11. Correlograma de residuos. Fuente: Elaboración propia.
Como se puede observar, toda la gráfica de la Función de Autocorrelación Simple se encuentra
fuera de la banda de confianza en el primer rezago, por lo que se puede decir que el modelo
presenta problemas de autocorrelación entre los cuadrados de los errores con respecto a períodos
de tiempo pasados. Por lo que se procede a aplicar una transformación a la variable que permita
corregir este error.
Para ello se tomaron los siguientes valores
𝑋𝑡 = 𝑋𝑡 − 1.100624 ∗ 𝑋(−1)
Siendo Durbin-Wattson = 1.100624.
33
Nueva Estimación
Tomando la nueva data en cuenta se obtienen los siguientes resultados:
Tabla 5.
Nuevo modelo de regresión lineal
Variable Coeficiente Error Estándar t-estadístico Probabilidad
C 3.329998 0.457747 7.274753 0.0000
Apert 1.658559 0.446373 3.715637 0.0006
LnIED -0.109710 0.028465 -3.854229 0.0004
LnTrans -1.079225 0.112182 -9.620339 0.0000
R2 0.727172 R2 Ajustado 0.708137
Prob(F-estadístico) 0.000000 DurbinWatson 1.448834
Fuente: Elaboración propia
Como se ve en la tabla 5, todas las variables continúan siendo significativas, además a pesar de
haber bajado levemente el valor del R2 este se mantiene alto. La principal diferencia se nota en el
valor del durbin Watson el cual mejoró.
34
Correlograma
Figura 12. Nuevo correlograma de residuos. Fuente: Elaboración propia.
De esta manera la tabla 12 nos indica que no existe autocorrelación luego de aplicar dicha
transformación a las variables. Por lo que se procede a evaluarlo de manera formal aplicando el
test de Lagrange.
Test de Multiplicador de Lagrange
Tabla 6.
Test de Autocorrelación: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test
F-statistic 0.938215 Prob. F(1,48) 0.3383
Obs*R-squared 1.09667 Prob. Chi-Square(1) 0.3109
Fuente: Elaboración propia
35
A partir de ello se concluye la no autocorrelación de los errores pues el estadístico de la prueba
(0.3109) es mayor a 0.05, aceptando la hipótesis nula que explica la no autocorrelación.
Test de Arch
Se realizó el Test de Arch con uno y dos rezagos y de acuerdo con los resultados de la prueba,
el valor del estadístico de la prueba de encuentra por encima del valor de referencia 0.05 en ambos
casos, por lo que se acepta la hipótesis nula que admite homocedasticidad de los errores.
Tabla 7.
Test de Heteroscedasticidad de Arch con 1 rezago.
F-estadistico 0.938215 Prob. F(1,47) 0.3383
Obs*R-squared 1.026967 Prob.ChiSquared(1) 0.3109
Fuente: Elaboración propia
Tabla 8.
Test de Heteroscedasticidad de Arch con 2 rezagos.
F-estadistico 1.194906 Prob. F(2,42) 0.3131
Obs*R-squared 2.588654 Prob.ChiSquared(5) 0.2741
Fuente: Elaboración propia
36
Test de Multicolinealidad
Tabla 9.
Test de Multicolinealidad
Centered Variance Inflation Factors
C NA
Apert 1.078250
LnIED 1.098076
LnTrans 1.041929
Fuente: Elaboración propia
Como se aprecia en la tabla 9, se estimó el VIF centrado (Variance Inflation Factors por sus
siglas en inglés) para determinar la existencia de multicolineadad, es decir, si hay presencia de
fuertes correlaciones entre las variables explicativas del modelo que pertuben los resultados. Sin
embargo, debido a que todos los valores de las series estimadas arrojan un valor por debajo de
10, se puede afirmar que no existen problemas de multicolineadad en la regresión propuesta.
Test de Ramsey
A partir del presente test, utilizado para evaluar la linealidad de parámetros, se obtiene lo
siguiente:
Tabla 10.
Test de Linealidad de Parámetros
Value df Probability
F-statistic 1.998851 (5,48) 0.1009
Likelihood ratio 10.97427 5 0.0519
Fuente: Elaboración propia
37
Ya que la probabilidad del F-statistic (0.1009) es mayor a 0.05 se puede decir que existe una
linealidad de parámetros, por ende, es posible afirmar que el modelo se encuentra correctamente
especificado.
Test de Normalidad
Para evaluar la distribución normal de los residuos se generó el histograma el cual estimó los
valores del Jarque Bera utilizado en este tipo de pruebas.
Tabla 11.
Test de Normalidad
Jarque Bera 0.728925
Probability 0.694570
Fuente: Elaboración propia
Al ser el estadístico mayor a 0.05 la hipótesis nula que especifica la normalidad de los errores
es aceptada por lo que el residuo cumple con la condición de seguir una distribución normal.
Orden de Cointegración
Del Test de Phillips - Perrón se tiene que:
38
Tabla 12.
Orden de Integración de las variables
Orden de Integración de variables
Pobr I-(0)
Apert I-(0)
LnIED I-(0)
LnTrans I-(0)
Fuente: Elaboración propia.
Al tener todas las variables integradas en el mismo orden, en este caso estacionarias en su nivel,
se puede decir que las series se encuentran cointegradas en su nivel, por lo que es posible afirmar
que existe una relación a largo plazo entre las variables.
Test de Causalidad de Granger
Tabla 13.
Causalidad de Granger
Test F-
estadístico
P-value del
f-estadístico
Relación de Causalidad Granger
¿𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡 –granger 𝑃𝑜𝑏𝑡? 19.0820 0.0285 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡 causa granger para 𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡
¿𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡 –granger 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡? 3.96866
0.0063
𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡 causa granger para 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡
¿𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡 –granger 𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡?
4.25215
0.0753 𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡 no causa granger para 𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡
¿𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡 –granger 𝐿𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡? 6.85602 0.4900 𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡 no causa granger para 𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡
¿𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡 –granger 𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡? 4.34217 0.6332 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡 no causa granger para 𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡
¿𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡 –granger 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡? 14.8504 5.E-06 𝑃𝑜𝑏𝑟𝑡 causa granger para 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡
¿𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡 –granger 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡 ? 1.20503 0.0786 𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡 no causa granger para 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡
¿𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡 –granger 𝐿𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡? 0.01111 0.1876 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡 no causa granger para 𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡
39
¿𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡 –granger 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡 ? 2.94305 0.1241 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡 no causa granger para 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡
¿𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡 –granger 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡? 0.06187 0.9314 𝐴𝑝𝑒𝑟𝑡𝑡 no causa granger para 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡
¿𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡 –granger 𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡? 12.8481 0.1475 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡 no causa granger para 𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡
¿𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡 –granger 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡? 5.85975 0.0042 𝑙𝑛𝐼𝐸𝐷𝑡 causa granger para 𝐿𝑛𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑡
Fuente: Elaboración propia.
Considerando los valores arrojados al estimar la causalidad de Granger, se deduce que dos de
las tres variables independientes tienen una relación de causa en sentido Granger con respecto a la
pobreza ya que los valores del p_value de la prueba son menores a 0.05 rechazando la hipótesis
nula que denota su no causalidad.
Discusión
Como se ha podido observar mediante el análisis econométrico presentado, la pobreza
monetaria durante los años 2005 y 2018, expresada en porcentaje de la población por debajo de la
línea de pobreza, se puede explicar mediante el índice de apertura comercial, la inversión
extranjera directa y las transferencias corrientes.
Para el caso del índice de apertura comercial, un coeficiente de 1.658559 indica que en caso
dicho índice aumente en 1%, la proporción de pobreza aumentará en 1.658559%, fijándose una
relación negativa entre ambas variables. Estos resultados se alinean con la mayoría de antecedentes
citados previamente, tal como lo señalaron Madueña, M. (2017) o Durán, J., LaFleur, M. y
Pellandra, A. (2011), los cuales en principio advirtieron la no existencia de una reducción de
pobreza mediante una mayor apertura comercial en el corto plazo y aún menos en países como el
Perú, tal como lo indica Segura (2004) pues actualmente el Perú no cuenta con las políticas
40
institucionales necesarias para que los efectos positivos que conlleva abrir la economía de un país
se traslade hacia los más pobres.
En cuanto a la inversión extranjera directa, tal como lo plantea López de Castilla, M. (2017), se
obtuvo un coeficiente negativo, el cual indica que en caso el nivel de esta variable aumente en 1
millón de dólares, la pobreza tenderá a disminuir 0.109710% en ese periodo. Esto, según la teoría
económica, tiene sentido si entendemos la inversión extranjera como mayores posibilidades de
apertura de nuevos puestos de trabajo, mayor dinamismo de la economía y mejores expectativas
de crecimiento, factores que resultan esenciales en la lucha contra la pobreza.
Por el lado de las transferencias corrientes, los resultados muestran que un incremento de 1%
de esta variable en Perú generaría una reducción de 1.079225% en la pobreza monetaria. Esto
puede explicarse ya que tal como lo establece Cespedes, N. (2011), el ingreso de estas divisas
estimula el dinamismo de la economía mediante el aumento del consumo e inversión. Asimismo,
cabe resaltar que gran parte de los emigrantes que realizan estas transferencias son parte de familias
que salieron del país huyendo de la crisis social y económica que vivía el Perú en las décadas los
80 y 90 y que gracias a estos ingresos del extranjero han sido capaces de cubrir gastos de vivienda,
educación, entre otros servicios básicos.
Estos resultados son relevantes ya que se puede establecer de manera clara cuál es la relación
de los principales indicadores comerciales del país sobre una de las variables sociales más
importantes como lo es la pobreza monetaria.
41
Conclusiones
Se acepta parcialmente la hipótesis general pues los resultados evidencian que existe una
relación positiva contra la pobreza en dos de las tres variables que evalúan la liberalización
económica, la inversión extranjera directa y las transferencias corrientes.
La evaluación de la segunda hipótesis se logra gracias a los resultados entre el índice de apertura
comercial y la pobreza monetaria el cual sorpresivamente mostró resultados inversos a los
esperados, por lo cual durante el periodo analizado dicha hipótesis planteada no es válida.
De manera general, si bien teóricamente existen diversas opiniones en cuanto a la relación entre
la apertura comercial y la pobreza, los resultados obtenidos muestran una relación directamente
proporcional. Dicha conclusión puede tener explicación en las políticas públicas aplicadas por el
Estado, las cuales serían insuficientes para canalizar los beneficios de la apertura comercial hacia
los estratos de mayor pobreza.
La siguiente hipótesis se acepta en su totalidad pues los resultados analizados en la discusión
evidencian que sí se logra un efecto positivo entre el nivel de inversión extranjera directa y la
reducción de pobreza durante los años comprendidos.
El efecto positivo de la inversión extranjera directa sobre la pobreza se sustenta principalmente
en su entendimiento como generadora de empleo, dinamiza la economía, lo que mantiene la
estabilidad de los principales indicadores macroeconómicos, factores de gran importancia para las
personas en situación de pobreza puesto que son las más vulnerables a cualquier cambio en la
economía.
La última hipótesis también es aceptada puesto que la variable comprendida en las
transferencias corrientes tiene una relación directa bastante marcada en su coeficiente analizado
líneas arriba por lo que se concluye que es un factor positivo en la política de reducción de pobreza.
42
Si tenemos en cuenta que hemos establecido la importancia del crecimiento económico para poder
hacerle frente a la pobreza, podemos decir que estos resultados se ajustan a la literatura ya que,
según datos del BCRP, el ingreso por remesas contribuye significativamente en la llegada de
divisas al país siendo 1.5% en 2016 y llegando a 2.0% del PBI durante el 2008, dicho dinero al ser
enviado directamente hacia el núcleo familiar tiende a tener efectos importantes al contribuir
directamente en el consumo (80% de las remesas) mientras que un importante 20% se destina a
actividades productivas.
Las relaciones de causa – efecto entre las variables explicativas vienen dadas gracias a una
relación de largo plazo entre las mismas puesto que como se pudo observar todas se encuentran
cointegradas en su nivel.
Recomendaciones
Se recomienda estimular la entrada de capitales extranjeros con el fin de dinamizar la economía
y fomentar la creación de empleo, elemento fundamental en la lucha contra la pobreza. Además,
se sugiere contemplar para futuras investigaciones una mejora al modelo propuesto, mediante la
inclusión de variables dummy que ayuden a incorporar el factor educación; de esta manera se
podría identificar los estratos más y menos beneficiados con la apertura comercial y económica
del país, además de ser otro factor importante en la lucha contra la pobreza.
Si bien es cierto la literatura sugiere que una economía abierta presenta mayores beneficios para
un país que una cerrada, para que este tenga efecto directo sobre la pobreza, es necesario el
desarrollo de políticas públicas que ayuden a canalizar los beneficios de la liberalización hacia el
sector más pobre mediante la generación de programas sociales o la educación y generación de
43
empleo. En ese sentido, se recomienda focalizar la investigación mediante el estudio de las
variables a nivel regional a fin de lograr un mayor entendimiento del fenómeno y determinar las
políticas públicas más adecuadas a ser adoptadas en las regiones con mayor pobreza para
aprovechar el potencial beneficio que podría conllevar la apertura comercial en el Perú que, tal
como se observaron en los resultados, no se está logrando.
Asimismo, en vista de los resultados positivos que tienen las transferencias corrientes en la
pobreza en el Perú, se recomienda evitar cualquier tipo de restricción a la entrada de remesas o
donaciones que perjudique los ingresos de las familias receptoras pues tal y como lo hemos
observado, dichas familias son las que ponen en circulación el dinero mediante el consumo o la
inversión, además de ser en muchos casos la principal fuente de financiamiento para cubrir sus
servicios básicos.
Finalmente, es posible considerar otras medidas de pobreza monetaria como variable endógena,
tales como la brecha de la pobreza, gasto por consumo de las familias o gravedad de la pobreza
que si bien es cierto no han sido consideradas en el presente trabajo de investigación, pueden
resultar válidas para terminar de reforzar las conclusiones a las que se puedan llegar mediante los
resultados alcanzados.
44
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trade? Export-Led Growth, Income Distribution and Poverty in Latin America. Londres y
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48
Anexos
Anexo 1
Estadísticos descriptivos
49
Anexo 2
Test Phillips - Perron – Log Pobreza
50
Anexo 3
Test Phillips – Perrón– Apertura Comercial
51
Anexo 4
Test Phillips - Perrón – LnIED
52
Anexo 5
Test Phillips – Perrón – Log Transferencias Corrientes
53
Anexo 6:
Estimación del modelo
54
Anexo 7
Test de ARCH con 1 rezago
55
Anexo 8
Test de ARCH com 2 rezagos
56
Anexo 9
Test de multiplicador de Lagrange (Rezago óptimo: 1)
57
Anexo 10
Variance inflation factors
58
Anexo 11
Test de Ramsey
59
Anexo 12
Test de normalidad
60
Anexo 13
Causalidad de Granger